最近在搭个人知识库的RAG系统，用的开源模型比如bge-large-zh和m3e，检索时发现长文档切块后召回率还行，但top5里经常混进语义不相关的片段，尤其问一些口语化问题（比如“怎么改代码报错”）和文档里正式表述对不上。已经试过调chunk_size和overlap，也加了混合检索（BM25+向量），但还是觉得embedding本身对中文长句和同义改写不够敏感。想问下大家现在中文embedding模型是不是得换更新的（比如gte或bge-m3）？还是有别的预处理技巧（比如query改写）能救一下？求指路，别骂。